Neo4j Отзыв

Отлично

Рейтинг

5.0

IT Infrastructure, Database Software

Опубликовано 21 декабря 2021Обновлено 23 ноября 2022

Посмотреть на ЯM

Описание Neo4j

The fastest path to graph. Centered around the leading native graph database, today's Neo4j Graph Data Platform is a suite of applications and tools helping the world make sense of data. The Platform includes the Neo4j Graph Data Science Library – the leading enterprise-ready analytics workspace for graph data available as both open source and through a commercial license for enterprises – the graph visualization and exploration tool Bloom, the Cypher query language - very easy to learn and can operate across Neo4j, Apache Spark and Gremlin-based products using open source toolkits: "Cypher on Apache Spark (CApS) and Cypher for Gremlin.), Neo4j ETL and Kettle for data integration, and numerous additional tools, integrations and connectors to help developers and data scientists build graph-based solutions with ease. And the world's largest community to help enable any graph journey. Neo4j is the leading scalable, ACID-compliant graph database designed with a high-performance distributed cluster architecture, available in self-hosted and cloud offerings

Опубликовано 23 ноября 2022Обновлено 23 ноября 2022

Отличное место для изучения новых концепций, связанных напрямую

Мне нравится, что в нем есть все различные типы графиков: направленные/ненаправленные и т. д., которые можно использовать как для решения реальных задач, так и просто для игры с ними, чтобы лучше использовать сам neo4j! Кроме того, имея что-то настолько простое, но мощное, я чувствую себя более комфортно, работая с этим программным обеспечением, чем с другими подобными программами (например, Titan). Также было бы полезно, если бы вы могли легко экспортировать свои результаты в csv или другой…

Плюсы

Способность
Иметь несколько способов (типов) структур графа.
Очень гибкий, вы не ограничены при создании новых типов в шифрованных запросах, в отличие от большинства баз данных, с которыми мы сталкивались ранее, таких как MySQL и MSSQL.

Минусы